本文中的内容来自我的笔记。撰写过程中，参考了书籍《统计学习方法（第2版）》和一些网络资料。

第一部分复习一些前置知识，第二部分介绍奇异值分解（SVD），第三部分介绍主成分分析（PCA）。以理论为主，实际应用仅稍有提及。

PDF 文件链接：https://files.cnblogs.com/files/turboboost/SVD_PCA.pdf.zip

奇异值分解（SVD）与主成分分析（PCA）的更多相关文章

  1. 机器学习之主成分分析PCA原理笔记

    1.    相关背景 在许多领域的研究与应用中,通常需要对含有多个变量的数据进行观测,收集大量数据后进行分析寻找规律.多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息,但是也在一定程度上增加了数据采集的 ...

  2. 机器学习降维方法概括， LASSO参数缩减、主成分分析PCA、小波分析、线性判别LDA、拉普拉斯映射、深度学习SparseAutoEncoder、矩阵奇异值分解SVD、LLE局部线性嵌入、Isomap等距映射

    机器学习降维方法概括   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近 ...

  3. 奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

    奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是 ...

  4. 用scikit-learn学习主成分分析(PCA)

    在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 1. scikit-learn PCA类介绍 ...

  5. 强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

    版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gm ...

  6. 机器学习中的数学-矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

    转自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 版权声明: 本文由LeftNotE ...

  7. 机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

    版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gm ...

  8. 主成分分析 —PCA

    一.定义 主成分分析(principal components analysis)是一种无监督的降维算法,一般在应用其他算法前使用,广泛应用于数据预处理中.其在保证损失少量信息的前提下,把多个指标转化 ...

  9. 一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法

    一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法 (白宁超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分 ...

  10. 机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————10.奇异值分解(SVD)原理、基于协同过滤的推荐引擎、数据降维

    关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harr ...

随机推荐

  1. 为什么 Python 的 f-string 可以连接字符串与数字？

    本文出自"Python为什么"系列,归档在 Github 上:https://github.com/chinesehuazhou/python-whydo 毫无疑问,Python ...

  2. 处理XML数据应用实践

    摘要:GaussDB(DWS)支持XML数据类型及丰富的XML解析函数,可实现关系数据和XML数据的映射管理功能. XML概述 XML是可扩展的标识语言(eXtensible Markup Langu ...

  3. 安装并运行Nacos

    方式一:源码或者安装包 一.下载源码或者安装包 git clone https://github.com/alibaba/nacos.git 二.安装 cd nacos/ mvn -Prelease- ...

  4. Java基本概念：异常

    一.简介 描述: 异常(Exception)指不期而至的各种状况,异常发生的原因有很多,通常包含以下几大类: 用户输入了非法数据. 要打开的文件不存在. 网络通信时连接中断,或者JVM内存溢出. 异常 ...

  5. Flannel和Calico网络插件工作流程对比

    Flannel和Calico网络插件对比   Calico简介 Calico是一个纯三层的网络插件,calico的bgp模式类似于flannel的host-gw Calico方便集成 OpenStac ...

  6. 研究了一下 Webpack 打包原理，顺手挣了个 AirPods Pro

    这些年,Webpack 基本成了前端项目打包构建的标配.关于它的原理和用法的文章在网上汗牛充栋,大家或多或少都看过一些.我也一样,大概了解过它的构建过程以及常用 loader 和 plugin 的配置 ...

  7. POJ-2253(最短路变形+dijikstra算法+求解所有路径中所有最长边中的一个最小值)

    frogger POJ-2253 这题的代码特别像prim求解最小生成树的代码,其实两者本来也很像. 这里的d数组不再维护的起点到该点的最短距离了,而是路径中的最长距离. #include<io ...

  8. 03----python入门----函数相关

    一.前期知识储备 函数定义 你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则: 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号  () 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号 ...

  9. jdk 集合大家族之Collection

    jdk 集合大家族之Collection 前言:   此处的集合指的是java集合框架中的实现了Collection接口相关的类.所以主要为List Set 和 Queue 其他章节会专门介绍Map相 ...

  10. 爬虫必知必会（3）_requests模块高级

    一.爬虫爬取失败的几个原因 1.在短时间内向网站发起了一个高频的请求 解决办法:使用代理 2.连接池(http)中的资源被耗尽 解决办法:立即将请求断开:Connection:close 3.高清图片 ...